中国韩国日本在线观看免费,A级尤物一区,日韩精品一二三区无码,欧美日韩少妇色

當(dāng)前位置:主頁(yè) > 科技論文 > 路橋論文 >

變?cè)燔嚺茍D像的特征分析與識(shí)別研究

發(fā)布時(shí)間:2020-11-11 11:24
   本論文題目為變?cè)燔嚺茍D像的特征分析與識(shí)別研究。“變?cè)臁?是指非修改權(quán)利人,通過(guò)涂改、挖補(bǔ)、拼接等手段改變相關(guān)文件物品的真實(shí)內(nèi)容,扭曲事實(shí)真相,冒充原件的真實(shí)內(nèi)容。變?cè)燔嚺茍D像將偽造車牌磁鐵粘附在原車牌對(duì)原車牌數(shù)字、字母進(jìn)行篡改,違法者以此來(lái)逃避違章等行為。本課題借助數(shù)字圖像處理技術(shù),對(duì)變?cè)燔嚺茍D像進(jìn)行識(shí)別。變?cè)燔嚺茍D像的識(shí)別由:圖像預(yù)處理、圖像特征提取、分類識(shí)別三個(gè)主要部分構(gòu)成。針對(duì)變?cè)燔嚺茍D像預(yù)處理部分,分析對(duì)比了幾種圖像去噪與圖像增強(qiáng)算法,根據(jù)變?cè)燔嚺茍D像識(shí)別的需求,需要對(duì)圖像的細(xì)節(jié)特征盡量保留,使用雙邊濾波對(duì)圖像進(jìn)行去噪,圖像的增強(qiáng)采用直方圖增強(qiáng)算法。針對(duì)變?cè)燔嚺茍D像的特征提取部分,分別從圖像的全局特征與局部特征展開(kāi)研究。在顏色特征的提取上,根據(jù)變?cè)燔嚺茍D像篡改部分與其他區(qū)域之間顏色飽和度不同的這個(gè)特點(diǎn),將圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間,提取了圖像的S通道下直方圖灰度差以及三個(gè)顏色矩作為圖像顏色特征,在顏色特征提取的同時(shí),還對(duì)樣本車牌圖像進(jìn)行了邊界直方圖、SIFT特征描述子、以及顏色與邊界混合特征進(jìn)行了提取,通過(guò)不同的特征數(shù)據(jù),綜合對(duì)比識(shí)別準(zhǔn)確率。針對(duì)變?cè)燔嚺茍D像的識(shí)別部分,分析了三種模式識(shí)別算法包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、歐式距離、以及支持向量機(jī),針對(duì)本實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)量小,以及二分類的特點(diǎn)選取了SVM作為特征分類器。通過(guò)每種特征數(shù)據(jù)與不同的核函數(shù)進(jìn)行組合識(shí)別,驗(yàn)證不同核函數(shù)的識(shí)別準(zhǔn)確率,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了匯總。
【學(xué)位單位】:沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TP183;TP391.41;U495
【部分圖文】:

數(shù)字圖像,車牌,磁鐵,變?cè)? style=


理的必要步驟是因?yàn)閳D像在拍攝過(guò)程中并非總是處于理想狀態(tài)容易受到天、光照、拍攝設(shè)備等客觀因素的影響,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,影響后續(xù)的處理。??預(yù)處理可以盡可能消除圖像中的噪聲干擾,同時(shí)增強(qiáng)圖像中的有用信息,到更好的識(shí)別效果,并且提高圖像的處理效率,因此圖像預(yù)處理是一項(xiàng)必的操作。??據(jù)本課題的實(shí)際情況,通常的對(duì)車牌圖像的拍攝幾乎都是在室外完成,免不了環(huán)境、天氣、人為因素等對(duì)車牌圖像獲取結(jié)果的影響,以對(duì)車牌處理顯得尤為關(guān)鍵。本章將對(duì)基本的數(shù)字圖像預(yù)處理的幾個(gè)_段進(jìn)行分圖像的灰度化、圖像去燥、圖像增強(qiáng)。并通過(guò)上述算法對(duì)變?cè)燔嚺茍D像進(jìn)實(shí)驗(yàn)。??變?cè)燔嚺茍D像的獲取??章針對(duì)變?cè)燔嚺茍D像進(jìn)行預(yù)處理操作,首先需要集采變?cè)燔嚺茍D像。車是通過(guò)一塊偽造磁鐵吸附在原車車牌上,偽造磁鐵的外觀如下圖所示:??+??

車牌,磁鐵,變?cè)?圖像灰度


圖2.2變?cè)燔嚺茍D像??Fig.2.2?Alteration?of?the?license?plate??2.?2變?cè)燔嚺茍D像灰度化??

效果圖,變?cè)?車牌,圖像灰度


過(guò)這種方式逃避交通違章的處罰。本課題通過(guò)偽造車牌磁鐵對(duì)項(xiàng)目組教師的機(jī)動(dòng)??車進(jìn)行黏貼,獲取變?cè)燔嚺茍D像。變?cè)燔嚺茍D像如圖所示:??圖2.2變?cè)燔嚺茍D像??Fig.2.2?Alteration?of?the?license?plate??2.?2變?cè)燔嚺茍D像灰度化??圖像灰度化是圖像處理過(guò)程中常用的預(yù)處理手段,。在提取圖像的邊緣輪廓、??形狀、紋理等特征時(shí)必須要對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理,即將彩色圖像變換為灰度圖??像。本文對(duì)變?cè)燔嚺茦颖緢D像進(jìn)行灰度化是為了對(duì)圖像進(jìn)行輪廓提取,由于圖像??處理算法通常需要較高維度的計(jì)算量,使用灰度圖像可以極大降低計(jì)圖像處理過(guò)??程中的計(jì)算量,提高計(jì)算速度。圖像的灰度化就是在RGB顏色系統(tǒng)中,使三個(gè)分??量R=B=G的過(guò)程。通;叶然腥N方法:??(1)
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張曉娟;樊東燕;;傾斜車牌圖像邊緣模糊特征識(shí)別方法研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2017年01期

2 張曉娟;;雨天霧氣干擾下的車牌圖像識(shí)別技術(shù)仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2015年12期

3 李耀華;楊連賀;;車牌圖像傾斜的校正實(shí)現(xiàn)[J];儀器儀表用戶;2008年06期

4 闕大順,劉明慧;基于小波變換的車牌圖像檢測(cè)定位算法研究[J];交通科技;2005年02期

5 王明華;;一種基于模糊聚類的車牌圖像分割方法[J];黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年01期

6 張建華;趙靜;;基于改進(jìn)小生境遺傳算法的車牌圖像分割[J];福建電腦;2010年03期

7 段其昌;宋娜;;一種微光下車牌圖像的去噪和定位方法[J];機(jī)床與液壓;2010年14期

8 李正峰,侯杰;基于改進(jìn)遺傳算法的車牌圖像分割[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2005年09期

9 鄭曉東,黃心漢,王敏;基于小波分解的車牌圖像分割[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年03期

10 許珊珊;;車牌圖像傾斜校正算法的研究[J];內(nèi)江科技;2018年05期


相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 宋迪;變?cè)燔嚺茍D像的特征分析與識(shí)別研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2019年

2 唐盈;PDE模型和Crinimisi算法在污損車牌圖像修復(fù)中的應(yīng)用及改進(jìn)[D];云南大學(xué);2018年

3 李曉龍;基于四旋翼無(wú)人機(jī)的車輛違停檢測(cè)取證[D];武漢理工大學(xué);2018年

4 毛勇;模糊車牌圖像的盲去模糊算法研究[D];杭州電子科技大學(xué);2018年

5 承昱東;交通監(jiān)控視頻中車牌圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京郵電大學(xué);2018年

6 鞠美玉;復(fù)雜環(huán)境下車牌圖像處理方法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北林業(yè)大學(xué);2017年

7 李超群;監(jiān)控視頻中模糊車牌圖像識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京郵電大學(xué);2017年

8 陳娜;面向車牌圖像增強(qiáng)的多幅圖像超分辨率技術(shù)研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2012年

9 王鵬;基于學(xué)習(xí)的車牌圖像超分辨重建技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2012年

10 張憲;運(yùn)動(dòng)車牌圖像恢復(fù)與識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年



本文編號(hào):2879120

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://www.lk138.cn/kejilunwen/daoluqiaoliang/2879120.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權(quán)申明:資料由用戶dc93c***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要?jiǎng)h除請(qǐng)E-mail郵箱bigeng88@qq.com